利用K-D Tree可以完成一些常见的操作,例如在二维平面上求某个矩形中的所有节点权值总和,原理与线段树相似——如果递归到某一节点,节点所统辖的区域被全部包含于这一矩形当中,就直接返回权值之和。否则继续递归左儿子和右儿子。此外,K-D Tree还能完成诸如求平面最近点对之类的问题。 三、例题与代码 你有一个 N*N...
k-d-tree的最典型应用就是最近邻搜索,它在数据搜索、kNN中具有重大意义。 最邻近搜索用来找出在树中与目标点最接近的点,k-d树最邻近搜索的算法原理如下: 从根节点开始,递归地往下移。如果目标点在分区面的左边则进入左子节点,在右边则进入右子节点,并对走过的节点进行标记; 在接近叶节点前,如果往左或往右下...
k-d tree即k-dimensional tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例。通常,对于维度为k,数据点数为N的数据集,k-d tree适用于N≫2k的情形。 1)k-d tree算法原理 k-d tree是每个节点均为k维数值点的二叉树,其上的每个节点代表一个超平面,该超平面垂直于当前划分维度的坐标轴,并在该维...
K-D Tree 是一种能够处理高维空间信息的数据结构,其在一些情况下能够代替 CDQ 分治以及树套树,较优秀地处理kk维空间上的信息。 参考资料:OI-wiki 题单:LinkLink 1.KDT 的原理 KDT 的结构与 BST 类似,其每一个非叶子节点都具有超平面的作用,建树时会选择kk维中某一维的值作为基准,将空间分割为两个半空间。
K-D Tree原理详解 参考博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/45346117 1 线性查找 假设数组A为[0, 6, 3, 8, 7, 4, 11],有一个元素x,我们要找到数组A中距离x最近的元素,应该如何实现呢?比较直接的想法是用数组A中的每一个元素与x作差,差的绝对值最小的那个元素就是我们要找的元素。假设x = 2,那么...
kdtree.setInputCloud(cloud);//将上面生成的点云对象作为输入 pcl::PointXYZ searchPoint;//创建一个查询点变量,其坐标也是随机的 searchPoint.x = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); searchPoint.y = 1024.0f * rand() / (RAND_MAX + 1.0f); ...
并行K-D树(Parallel K-D Tree,简称ParKD)是一种专为大规模并行计算环境设计的数据结构,旨在优化射线追踪算法中的图元相交测试性能。自20世纪90年代初被提出以来,并行K-D树便因其在处理复杂场景时展现出的高效性而迅速成为了计算机图形学领域研究的热点之一。传统的K-D树虽然能够有效地减少搜索空间,但在面对大规模...
一、k-d tree 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_33143379/article/details/80962326 1)构建k-d tree k-d-tree是一棵每个节点都为k维点的二叉树,其中所有非叶子节点可以视作用一个超平面把空间分区成两个半空间( Half-space )。 最典型的创建k-d tree的方式如下: ... ...
1. 什么是KD树 Kd-树是K-dimension tree的缩写,是对数据点在k维空间(如二维(x,y),三维(x,y,z),k维(x,y,z..)中划分的一种数据结构,主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索)。 k-d树是一种空间划分树,就是把整个空间划分为特定的几个部分,然后在特定空间的部分内进行相关搜索操...